I robot possono imparare come i bambini?

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Question Title: 
I robot possono <font size="32"> imparare come i bambini?</font>
Short answer: 

Acquisire spontaneamente nuove abilità: non solo uomini e animali sanno farlo. La robotica evolutiva lavora proprio sulla creazione di robot intelligenti, in grado di imparare in complete autonomia. All'ISTC il Laboratory of Computational Embodied Neuroscience (LOCEN) punta a costruire robot che, come i bambini, siano capaci di imparare. 

Extended answer: 

La robotica tradizionale costruiva gli agenti artificiali programmandone le abilità in un modo piuttosto rigido: i robot sapevano rispondere agli stimoli predefiniti, ma non erano in grado di adattarsi a situazioni nuove. Costruire robot che sappiano imparare autonomamente è invece la nuova frontiera a cui punta la robotica evolutiva.

In questa cornice, il Laboratory of Computational Embodied Neuroscience (LOCEN) cerca di comprendere come le varie strutture del cervello, che si sono sviluppate durante l'evoluzione, permettono agli organismi di acquisire autonomamente nuove conoscenze attraverso l'interazione con l'ambiente. L'idea centrale è che questo sia possibile grazie alle motivazioni intrinseche e a un'organizzazione gerarchica delle azioni. Motivazioni intrinseche sono ad esempio la curiosità e la voglia di imparare, che possono guidanare le azioni di un bambino mentre gioca.

Proprio il gioco potrebbe quindi essere la chiave per far sviluppare ai robot nuove capacità, in modo da acquisire comportamenti sempre più complessi. Si tratta di una grande sfida per la robotica, dal momento che l'apprendimento basato su motivazioni intrinseche è un tratto tipico dei primati.

Non solo: la costruzione di robot intelligenti avrebbe un grande impatto tecnologico, e potrebbe semplificarci la vita. Potremmo ad esempio comprare un robot e lasciarlo muovere autonomamente in una cucina: un mese dopo, il robot imparerebbe a lavare i piatti, mettere in ordine, pulire per terra, il tutto grazie alle sue capacità di apprendere e adattarsi a nuove situazioni. 

Contatti: Gianluca Baldassarre, Marco Mirolli

Gruppo ISTC: Laboratory of Computational Embodied Neuroscience

Pubblicazioni attinenti

Santucci V. G., Baldassarre G., Mirolli M. (2010). Biological cumulative learning through intrinsic motivations: a simulated robotic study on development of visually-guided reaching. In Proceedings of the Tenth International Conference on Epigenetic Robotics (EpiRob2010), pp.121-128. Lund: Lund University.

Caligiore D., Mirolli M., Parisi D., Baldassarre G. (2010). A bioinspired hierarchical reinforcement learning architecture for modeling learning of multiple skills with continuous state and actions. In Proceedings of the Tenth International Conference on Epigenetic Robotics (EpiRob2010), pp. 27-34.  Lund: Lund University.

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CERVELLO / COGNIZIONE / TECNOLOGIA